DeepChemのGraphConvModelを可視化してみる

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Keras Python GCN DeepChem GraphConvolutionalNetworks Python テキストリンク

はじめに

化合物でDeepLearningを始めようと思い、手始めに前回DeepChemのGraphConvModelをハックし、summaryメソッドによりテキストで出力した。

今回はplot_modelで可視化してみた。

環境

  • DeepChem 2.3
  • pydot

方法

GraphConvModelのクラス定義がされているファイルの624行目に以下のコードを入れ、適当なデータで予測モデルを作成すると、model.pngというファイルが生成される。

/envs/deepchem/lib/python3.7/site-packages/deepchem/models/graph_conv.py
    from tensorflow.keras.utils import plot_model
    plot_model(
            model,
            show_shapes=True,
        )

結果

こんな感じ。
Inputの順番が入れ替わっており見づらいが、テキストベースのものよりはイメージしやすいかも。Weaveだともっと複雑になりそうだ。